package com.ai.agent.app;


import com.ai.agent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.ai.agent.chatmemory.FileBasedChatMemory;
import com.ai.agent.rag.HealthAppRagCustomAdvisorFactory;
import com.ai.agent.rag.QueryRewriter;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

@Component
@Slf4j
public class HealthAPP {

    private final ChatClient chatClient;

    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕健康管理领域的健康大师。开场向用户表明身份，告知用户可咨询各类健康相关问题（如身体不适、日常保健、习惯调整等）。" +
            "围绕三类常见健康场景提问：日常身体不适（如头痛、肠胃不适、肌肉酸痛等）询问症状表现、发作频率及诱因；" +
            "慢性健康问题（如颈椎不适、失眠、轻度过敏等）询问持续时间、影响程度及尝试过的缓解方式；" +
            "生活习惯相关（如饮食不均衡、运动不足、作息紊乱等）询问具体习惯状态及希望改善的方向。" +
            "引导用户详述症状细节、发作规律、自身感受及已采取的措施，以便给出科学的初步建议（注：仅提供一般性健康指导，严重不适请及时就医）。";
    /**
     * 初始化 ChatClient
     *
     * @param dashscopeChatModel 阿里云的大模型的名字
     */
    public HealthAPP(ChatModel dashscopeChatModel) {
//        // 初始化基于文件的对话记忆
//        String fileDir = System.getProperty("user.dir") + "/tmp/chat-memory";
//        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(fileDir);
        // 初始化基于内存的对话记忆
        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                // 默认顾问或者说默认拦截器，当调用chatClient没有重写该顾问时，默认使用
                .defaultAdvisors(
                        // 将对话历史记忆集成到 AI 聊天客户端中
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        // 自定义日志 Advisor，可按需开启
                        new MyLoggerAdvisor()
//                        // 自定义推理增强 Advisor，可按需开启
//                       ,new ReReadingAdvisor()
                )
                .build();
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆）
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChat(String message, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                // 实现多轮对话能力（从同一个房间id里取历史对话列表10条）
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆，SSE 流式传输）
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .stream()
                .content();
    }

    // record 写法(Java 16+ 自带的语法特性)：自动包含构造函数、读取方法、equals、hashCode、toString
    record HealthReport(String title, List<String> suggestions) {

    }

    /**
     * AI 健康报告功能（实战结构化输出）
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public HealthReport doChatWithReport(String message, String chatId) {
        HealthReport HealthReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成健康报告结果，标题为{用户名}的健康报告，内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(HealthReport.class);
        log.info("HealthReport: {}", HealthReport);
        return HealthReport;
    }

    // AI 健康知识库问答功能

    @Resource
    private VectorStore healthAppVectorStore;

    @Resource
    private Advisor healthAppRagCloudAdvisor;

    @Resource
    private VectorStore pgVectorVectorStore;

    @Resource
    private QueryRewriter queryRewriter;

    /**
     * 和 RAG 知识库进行对话
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithRag(String message, String chatId) {
        // 查询重写
        String rewrittenMessage = queryRewriter.doQueryRewrite(message);
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(rewrittenMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 应用 RAG 知识库问答（本地文档访问）
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(healthAppVectorStore))
                // 应用 RAG 检索增强服务（基于云知识库服务）
//                .advisors(healthAppRagCloudAdvisor)
                // 应用 RAG 检索增强服务（基于 PgVector 向量存储）
//                 .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(pgVectorVectorStore))
                // 应用自定义的 RAG 检索增强服务（文档查询器 + 上下文增强器）
                .advisors(
                        // 1. 使用healthAppVectorStore作为知识库
                        // 2. 指定用户状态为"健康"，用于过滤更精准的检索结果
                        HealthAppRagCustomAdvisorFactory.createHealthAppRagCustomAdvisor(
                                healthAppVectorStore, "健康"
                        )
                )
                .call()
                .chatResponse();

        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    // AI 调用工具能力
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;


    /**
     * AI 健康报告功能（支持调用工具）
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithTools(String message, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(allTools)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    /**
     * 健康大师报告功能（调用 MCP 服务）
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
        System.out.println("MCP tools: " + toolCallbackProvider.getToolCallbacks());
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }
}



